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基于強(qiáng)散射點(diǎn)在線估計(jì)的距離擴(kuò)展目標(biāo)檢測(cè)方法

郭鵬程 劉崢 羅丁利 李儉樸

郭鵬程, 劉崢, 羅丁利, 李儉樸. 基于強(qiáng)散射點(diǎn)在線估計(jì)的距離擴(kuò)展目標(biāo)檢測(cè)方法[J]. 電子與信息學(xué)報(bào), 2020, 42(4): 910-916. doi: 10.11999/JEIT190417
引用本文: 郭鵬程, 劉崢, 羅丁利, 李儉樸. 基于強(qiáng)散射點(diǎn)在線估計(jì)的距離擴(kuò)展目標(biāo)檢測(cè)方法[J]. 電子與信息學(xué)報(bào), 2020, 42(4): 910-916. doi: 10.11999/JEIT190417
Pengcheng GUO, Zheng LIU, Dingli LUO, Jianpu LI. Range Spread Target Detection Based on OnlineEstimation of Strong Scattering Points[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2020, 42(4): 910-916. doi: 10.11999/JEIT190417
Citation: Pengcheng GUO, Zheng LIU, Dingli LUO, Jianpu LI. Range Spread Target Detection Based on OnlineEstimation of Strong Scattering Points[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2020, 42(4): 910-916. doi: 10.11999/JEIT190417

基于強(qiáng)散射點(diǎn)在線估計(jì)的距離擴(kuò)展目標(biāo)檢測(cè)方法

doi: 10.11999/JEIT190417
詳細(xì)信息
    作者簡(jiǎn)介:

    郭鵬程:男,1983年生,高級(jí)工程師,博士生,研究方向?yàn)槔走_(dá)目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別

    劉崢:男,1964年生,教授,研究方向?yàn)槔走_(dá)信號(hào)處理的理論與系統(tǒng)設(shè)計(jì)、雷達(dá)精確制導(dǎo)技術(shù)、多傳感器融合等

    羅丁利:男,1974年生,研究員,研究方向?yàn)槔走_(dá)信號(hào)處理、目標(biāo)分類(lèi)識(shí)別技術(shù)

    李儉樸:男,1994年生,碩士生,研究方向?yàn)槔走_(dá)目標(biāo)檢測(cè)

    通訊作者:

    劉崢 lz@xidian.edu.cn

  • 中圖分類(lèi)號(hào): TN957.51

Range Spread Target Detection Based on OnlineEstimation of Strong Scattering Points

  • 摘要:

    傳統(tǒng)的距離擴(kuò)展目標(biāo)檢測(cè)一般在散射點(diǎn)密度或散射點(diǎn)數(shù)量先驗(yàn)條件下完成,在目標(biāo)散射點(diǎn)信息完全未知時(shí)檢測(cè)性能會(huì)大幅降低。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題,該文提出一種基于強(qiáng)散射點(diǎn)在線估計(jì)的距離擴(kuò)展目標(biāo)檢測(cè)方法(OESS-RSTD),該方法利用機(jī)器學(xué)習(xí)中的無(wú)監(jiān)督聚類(lèi)算法在線估計(jì)強(qiáng)散射點(diǎn)數(shù)量以及首次檢測(cè)門(mén)限,然后再結(jié)合虛警率,確定2次檢測(cè)門(mén)限,最后通過(guò)兩次門(mén)限檢測(cè)完成目標(biāo)有無(wú)的判決。該文分別利用仿真數(shù)據(jù)和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了試驗(yàn)驗(yàn)證,并和其他算法進(jìn)行了試驗(yàn)對(duì)比,通過(guò)虛警概率一定時(shí)的信噪比(SNR)-檢測(cè)概率曲線驗(yàn)證了該文所提方法相對(duì)于傳統(tǒng)算法有更高的穩(wěn)健性,且該方法不需要目標(biāo)散射點(diǎn)的任何先驗(yàn)信息。

  • 圖  1  檢測(cè)器各區(qū)域的示意圖

    圖  2  非先驗(yàn)依賴(lài)的擴(kuò)展目標(biāo)檢測(cè)流程圖

    圖  3  卡車(chē)典型姿態(tài)的高分辨距離像

    圖  4  基于4種仿真模型的檢測(cè)性能對(duì)比

    圖  5  基于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的檢測(cè)性能對(duì)比結(jié)果

    表  1  4種典型散射點(diǎn)模型

    編號(hào)散射點(diǎn)分布特點(diǎn)名稱(chēng)
    模型11個(gè)強(qiáng)散射點(diǎn),占全部能量單散射點(diǎn)
    模型210個(gè)散射點(diǎn),一個(gè)強(qiáng)散射點(diǎn)占50%能量,其他散射點(diǎn)占各占5.556%能量稀疏多散射點(diǎn)
    模型332個(gè)散射點(diǎn),兩個(gè)強(qiáng)散射點(diǎn)各占25%,其他散射點(diǎn)占各占1.66%能量密集非均勻多散射點(diǎn)
    模型432個(gè)散射點(diǎn),均勻分布,各占3.125%能量密集均勻散射點(diǎn)
    下載: 導(dǎo)出CSV
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  • 加載中
圖(5) / 表(1)
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出版歷程
  • 收稿日期:  2019-06-06
  • 修回日期:  2019-09-07
  • 網(wǎng)絡(luò)出版日期:  2019-09-19
  • 刊出日期:  2020-06-04

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